基于 Anomalib和AIxBoard 的SIMOTECH在线缺陷检测系统
作者：深圳市思墨科技有限公司 高级架构师 蓝贵琳 介绍Anomalib Github 地址 Anomalib 是一个深度学习库，旨在收集最先进的异常检测算法，以便在公共和私有数据集上进行基准测试。Anomalib 提供了近期文献中描述的异常检测算法的几种即用型实现，以及一套便于开发和实现自定义模型的工具。该库重点关注基于图像的异常检测，算法的目标是识别异常图像或数据集中图像的异常像素区域。
openlab_4276841a
1年前
作者：武卓博士 英特尔AI布道师 人类通过视觉和语言感知世界。人工智能的一个长期目标是构建智能体，通过视觉和语言输入来理解世界，并通过自然语言与人类交流。比如，在《几行代码加速 Stable Diffusion，使用 OpenVINO™ 轻松文生图》中，我们介绍了利用OpenVINO 运行Stable Diffusion模型，快速实现文生图应用。让人人可以成为绘画**，利用AI随心作画。随着计算
openlab_4276841a
1年前
【2023 Intel有奖征文】自训练YOLOv5模型使用OpenVINO™优化并部署在AIxBoard™
指导教授：深圳技术大学 张阳（英特尔全球创新大使）作者：深圳技术大学 黎逸鹏（电子科学与技术2021级）1.1 简介本文章将在《自训练Pytorch模型使用OpenVINO优化并部署在AIxBoard™》文章的基础上进行扩展，将介绍如何使用OpenVINO Python API对YOLOv5模型进行优化以及部署，完成YOLOv5目标检测任务。本文Python程序的开发环境是Ubuntu20.04
SZTU_Liiii
1年前
【2023 Intel有奖征文】在AIxBoard上搭建ROS2+OpenVINO开发环境
AIxBoard（爱克斯板）是英特尔开发套件中的一款产品，专为入门级人工智能应用和边缘智能设备而设计。它提供了完善的功能，包括人工智能学习、开发、实训和应用等多种场景。OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是英特尔开发的一套用于深度学习推理和计算机视觉应用优化的工具套件。它提供了一系列工具和库，可帮助我们在各种
iven
1年前
本文将以训练一个眼部追踪AI 小模型为背景，介绍从 Pytorch 自定义网络模型，到使用 Openvino NNCF 量化工具优化模型，并部署到AIxBoard™ 爱克斯板开发者套件的流程。本文项目地址：RedWhiteLuo/HeadEyeTrack (github.com)开发环境： Windows 11 + Pycharm。模型训练平台为 12700H，部署平台为 AIxBoard™ 爱
RedWhiteLuo
1年前
